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ホテルの星級別ロボット3Dプリンティングによるプレハブ建設の炭素削減多次元三元モデル

Carbon reduction multidimensional ternary model for robotic 3D printing prefabricated construction across hotels star levels (原題)

Gangwei Cai, Xiaoting Guo, Jian Chen, Qian Wu, Yiru Pan, Yifan Yao, 叶璐 YE Lu, Yuguang Sun, Feidong Lu, Weijun Gao

Carbon Balance and Management📚 査読済 / ジャーナル2026-05-22#炭素会計Origin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction
DOI: 10.1186/s13021-026-00447-z
原典: https://doi.org/10.1186/s13021-026-00447-z

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、中国杭州の低星級ホテルを対象に、ロボット3Dプリンティングとプレハブ工法による炭素排出削減効果を2018年から2023年にわたり評価した。多次元三元時空間モデルを用いて、従来工法と比較し、2星・3星ホテルで約20-35%の削減を確認した。ホテルの等級や地域分布によって削減効果が異なることを示し、低星級ホテルでの標準化モジュール工法の有効性を明らかにした。

English

This study evaluates carbon emission reduction potential of robotic 3D printing and prefabricated construction in lower-star hotels in Hangzhou, China (2018-2023). Using a multidimensional ternary spatiotemporal model, it finds 20-35% embodied carbon reductions in 2- and 3-star hotels compared to conventional methods. Reduction effectiveness varies by hotel class and spatial distribution, with standardized modular construction benefiting lower-star hotels more. The framework supports targeted low-carbon construction strategies and carbon-economic decoupling in urban environments.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の建設業界では、カーボンニュートラル達成に向けて建設プロセスの脱炭素化が急務であり、本研究成果はプレハブ工法や3Dプリンティングの炭素削減効果を定量的に示すことで、日本の建設会社や不動産事業者にとってベンチマークとなる。特に、SSBJ開示やサプライチェーン排出量算定において、建設資材の製造段階（Scope3）の削減に寄与する知見を提供する。

In the global GX context

This paper contributes to global construction decarbonization literature by quantifying embodied carbon reductions from prefabrication and 3D printing in the hospitality sector. It offers a scalable framework for carbon accounting that can inform ISSB-aligned disclosure and transition finance decisions in real estate and construction. The spatiotemporal analysis provides evidence for region-specific low-carbon policies, relevant to global urban sustainability efforts.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a quantitative framework for evaluating embodied carbon in construction, useful for carbon accounting methodology development.

🏢実務担当者:Construction and hospitality firms can use the findings to justify investments in prefabrication and 3D printing for carbon reduction.

🏛政策担当者:Offers evidence for targeted low-carbon construction policies and carbon-economic decoupling strategies in urban areas.

📄 抄録（日本語訳）

本研究は、2018年から2023年までの中国杭州市における低級ホテルを対象に、工業化建設技術、具体的にはロボット式3Dプリンティングとプレファブリケーションの炭素排出削減ポテンシャルを評価するものである。時間・空間・ホテル分類の各次元間の相互作用を定量化する多次元三元時空間モデルを開発し、従来型建設（CC）とプレファブリケーション建設（PC）の体系的な比較を可能にした。結果は、プレファブリケーション建設がホテルカテゴリー全体にわたって体化炭素排出量を一貫して削減し、最も顕著な削減効果は2つ星および3つ星ホテルで観察され、従来工法と比較して炭素排出量を約20〜35%削減できることを示している。さらに、炭素削減効果はホテル分類と空間分布によって異なり、低級ホテルは標準化されたモジュール式建設からより大きな恩恵を受ける一方、高級ホテルは構造の複雑さにより相対的に低い削減効率を示すことが明らかになった。時空間分析はまた、各地区間で不均一なデカップリングパターンを明らかにし、炭素と経済の関係は地域の発展条件と建設強度に強く影響されることを示唆している。本研究は、ホスピタリティ部門における体化炭素削減を評価するための定量的かつスケーラブルな枠組みを提供することにより、炭素会計と建設技術評価の統合を前進させるものである。これらの知見は、目標を定めた低炭素建設戦略を支援する強固なエビデンスを提供し、資源制約のある都市環境における炭素と経済のデカップリング経路に貢献し、炭素バランスと管理のスコープに合致するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

This study evaluates the carbon emission reduction potential of industrialized construction technologies-specifically robotic 3D printing and prefabrication-in lower-star hotels in Hangzhou, China, from 2018 to 2023. A multidimensional ternary spatiotemporal model is developed to quantify the interactions among temporal, spatial, and hotel classification dimensions, enabling a systematic comparison between conventional construction (CC) and prefabricated construction (PC). The results show that prefabricated construction consistently reduces embodied carbon emissions across hotel categories, with the most significant reduction observed in 2-star and 3-star hotels, where carbon emissions can be reduced by approximately 20-35% compared to conventional methods. The findings further indicate that carbon reduction effectiveness varies by hotel classification and spatial distribution, with lower-star hotels benefiting more from standardized modular construction, while high-star hotels exhibit relatively lower reduction efficiency due to structural complexity. Spatiotemporal analysis also reveals heterogeneous decoupling patterns across districts, suggesting that carbon-economic relationships are strongly influenced by regional development conditions and construction intensity. This study advances the integration of carbon accounting and construction technology assessment by providing a quantitative and scalable framework for evaluating embodied carbon reduction in the hospitality sector. The findings offer robust evidence to support targeted low-carbon construction strategies and contribute to carbon-economic decoupling pathways in resource-constrained urban environments, aligning with the scope of carbon balance and management.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。